問題タブ [deeplearning4j]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
apache-spark - sbt-assembly の FatJar が java.lang.NoClassDefFoundError をスローする
spark と deepLearning4J を使用して sbt-assembly でビルドされたファット jar を実行しようとしていますが、残念ながら実行中にスレッド "main" java.lang.NoClassDefFoundError: error for many jars で例外が発生します。spark-submit で --jars オプションを使用して jar を追加しようとしましたが、jar を追加すると、別の依存関係から別のクラスに対して同じエラーが発生します。
私がよく理解していれば、sbt-assembly によって生成された FatJar は、必要なすべての jar を含むため、この種の問題を防ぐ必要があります。
私のscalaファイルはmyproject/src/main/scala/xxx/spark/yyy/にあります
多分それは合併戦略によるものですか？
それが助けになるなら、私は自分の build.sbt ファイルに参加します!
前もって感謝します。
deep-learning - FCN-8 の訓練中に損失が一定のままなのはなぜですか?
FCN-8 を実行しようとしています。次の手順を実行しました: 1.このリポジトリをダウンロードしました
2. データを LMDB に変換し、train_val.prototxt のパスを変更しました 3. fcn8s-heavy-pascal をダウンロードしましたcaffemodel
4. number_of_outputintrain_val.prototxtと60deploy.prototxtから5 (クラスの数) に変更しました私のデータでは）最後の次のレイヤーで：
Pascal データセットの事前トレーニング済みモデルの重みでトレーニングを開始しました。しかし、損失は一定のままです (損失 = 105476)。
どの部分が間違っているのかわかりません。この問題を解決するためにご協力いただき、誠にありがとうございます。
neural-network - ニューラル ネットワークでトレーニング データを配列に変換する
入力機能として単語、文、文字を使用せず、出力として時間を生成するテキスト処理のために、deeplearning4j で時間予測モデルを試しています。これらの入力値のネットワークは、それぞれの出力値です。
また、x1-x4 の代わりに x1 と y.in だけから次元を減らす必要がありますか?
training-data.csv には、値が 100 の以下の列があります。x1,x2,x3,x4(入力) y(出力)
バリアント入力をキャプチャできる SequenceRecorder と Iterator を使ってみました。以下は私のコードです
}
私のデータには 4 つの入力値と 1 つの出力値があります。しかし、私は例外を取得します
org.deeplearning4j.exception.DL4JInvalidInputException: Input that is not a matrix; expected matrix (rank 2), got rank 3 array with shape [1, 4, 107]